大数据安全应用领域广泛，涵盖了从个人数据保护到企业信息安全的各个方面。以下是一些主要的问题和挑战：
1. 个人隐私保护：随着大数据技术的发展，个人数据的收集和使用变得越来越普遍。这引发了对个人隐私保护的关注。如何确保在收集、存储和处理个人数据时遵守相关的隐私法规，如欧盟的通用数据保护条例（gdpr）和美国的加州消费者隐私法案（ccpa），是一个重要的问题。
2. 数据泄露和滥用：大数据技术使得数据泄露的风险增加。黑客攻击、内部人员滥用权限或恶意软件都可能导致敏感数据的泄露。因此，如何防止数据泄露并确保数据不被未经授权的第三方访问，是大数据安全领域的一个重要问题。
3. 数据完整性和一致性：在大数据环境中，数据可能来自不同的来源和系统，这可能导致数据不一致和不完整。如何确保数据的完整性和一致性，以便用户能够信任这些数据，是一个关键问题。
4. 数据质量：大数据通常包含大量的噪声和不准确信息。如何提高数据的质量，以便从中提取有价值的信息，是一个重要问题。这可能涉及到数据清洗、数据转换和数据集成等技术。
5. 数据可视化和分析：大数据通常需要通过可视化和分析来理解和解释。然而，这也可能导致数据泄露或被恶意利用。如何确保数据可视化和分析过程的安全性，是一个重要问题。
6. 数据治理：随着大数据技术的普及，数据治理变得越来越重要。如何建立有效的数据治理框架，以确保数据的合规性、可追溯性和透明度，是一个重要问题。
7. 云安全：大数据通常存储在云中。如何确保云环境中的数据安全，是一个重要问题。这包括保护云基础设施、数据存储和传输的安全，以及防止云服务被滥用或受到攻击。
8. 人工智能和机器学习：大数据与人工智能和机器学习的结合为数据分析和预测提供了新的可能性。然而，这也带来了新的安全挑战，如模型偏见、数据泄露和隐私侵犯等。
9. 物联网安全：物联网设备产生的大量数据需要得到保护。如何确保物联网设备的安全性，以防止恶意攻击和数据泄露，是一个重要问题。
10. 供应链安全：大数据在供应链管理中的应用越来越广泛。如何确保供应链中的安全，防止数据泄露和供应链中断，是一个重要问题。
总之，大数据安全应用领域涉及多个方面的问题，包括个人隐私保护、数据泄露和滥用、数据完整性和一致性、数据质量、数据可视化和分析、数据治理、云安全、人工智能和机器学习、物联网安全以及供应链安全。解决这些问题需要跨学科的合作和创新的解决方案，以应对日益复杂的网络安全挑战。
